<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?>
<oembed>
  <author_name>miu4930</author_name>
  <author_url>https://blog.hatena.ne.jp/miu4930/</author_url>
  <blog_title>Vポイントマーケティング｜TECH LABの Tech Blog</blog_title>
  <blog_url>https://techblog.vpoint.co.jp/</blog_url>
  <categories>
    <anon>AI</anon>
    <anon>Databricks</anon>
    <anon>MLflow</anon>
  </categories>
  <description>こんにちは、CCCMKホールディングス TECH LABの三浦です。 なんだか急に気温が下がり、秋めいてきました。秋は美味しいものが多く、外を歩くのも気持ちがいいので一年で一番好きな時期です。 LLM AgentはLarge Language Model(LLM)にWeb APIやデータベース検索機能をツールとして与え、ユーザーの入力に対してそれを解くための計画を作らせ、必要なツールを実行し、その結果を使って回答を生成させる手法です。LLMを有効に活用する方法として、LLM自体の性能向上と並行して注目しています。 LLM Agentはユーザー目線で見れば入力した質問に対して回答が返ってくるだけ…</description>
  <height>190</height>
  <html>&lt;iframe src=&quot;https://hatenablog-parts.com/embed?url=https%3A%2F%2Ftechblog.vpoint.co.jp%2Fentry%2F2024%2F09%2F24%2F164833&quot; title=&quot;DatabricksでMLflow Tracingを使ってLLM Agentの内部処理を確認してみました。 - Vポイントマーケティング｜TECH LABの Tech Blog&quot; class=&quot;embed-card embed-blogcard&quot; scrolling=&quot;no&quot; frameborder=&quot;0&quot; style=&quot;display: block; width: 100%; height: 190px; max-width: 500px; margin: 10px 0px;&quot;&gt;&lt;/iframe&gt;</html>
  <image_url>https://cdn-ak.f.st-hatena.com/images/fotolife/m/miu4930/20240924/20240924164728.jpg</image_url>
  <provider_name>Hatena Blog</provider_name>
  <provider_url>https://hatena.blog</provider_url>
  <published>2024-09-24 16:48:33</published>
  <title>DatabricksでMLflow Tracingを使ってLLM Agentの内部処理を確認してみました。</title>
  <type>rich</type>
  <url>https://techblog.vpoint.co.jp/entry/2024/09/24/164833</url>
  <version>1.0</version>
  <width>100%</width>
</oembed>
